Lambda, Supermicro ve NVIDIA Blackwell ile gigawatt ölçekli AI fabrikaları kuruyor
Dünyanın önde gelen yapay zekâ laboratuvarlarına, kurumlara ve hiper-ölçekli oyunculara hizmet veren Lambda, artan talebi karşılamak için Supermicro’nun GPU için optimize edilmiş sunucu ailesini seçti. Sonuç: NVIDIA Blackwell tabanlı, sıvı soğutmalı ve dakikalar içinde devreye alınabilen bir AI bulutu.
Kaynak: Supermicro Müşteri Başarı Hikâyesi · Ağustos 2025Süper zekâ bulutu: Lambda
Lambda, kendisini süper zekâ bulutu olarak tanımlıyor. Eğitim ve çıkarım için gigawatt ölçeğinde AI fabrikaları işleten şirket, yapay zekâ ekiplerine modelin her aşamasında ölçeklenebilir hesaplama gücü sağlıyor: hızlı prototipleme için talep üzerine kaynaktan, üretimde milyarlarca isteği karşılayan servislere kadar.
On yılı aşkın süredir yüksek riskli bulut çözümlerini birlikte mühendislik yaparak geliştiren Lambda ekipleri, AI sistem tasarımı, kurulumu ve desteğinde derin bir uzmanlığa sahip. Şirketin öne çıkan hizmeti 1-Click Clusters: geliştiriciler NVIDIA B200 ve H200 tabanlı çok düğümlü GPU kümelerine, NVIDIA InfiniBand ağıyla birlikte tek tıkla erişebiliyor.
Zorluk ve çözüm
- Teknolojik gelişim hızına ve müşterilerin artan performans beklentisine yetişmek için en yeni NVIDIA GPU’larıyla donatılmış son teknoloji sunucular tedarik etmek.
- Çok geniş bir kullanıcı yelpazesine hizmet verirken performanstan ve verimlilikten ödün vermeden ölçeklenebilmek.
- Yüksek performanslı donanımın yanında müşteri ihtiyaçlarını karşılayan yenilikçi yazılım katmanını da geliştirmek.
- Müşterilerin minimum kurulum süresiyle hızlıca sisteme dahil olup istedikleri AI ortamını oluşturabilmesini sağlamak.
- Süregelen müşteri talebini karşılamak için GPU’ya göre optimize edilmiş Supermicro sunucuları tercih edildi.
- Intel işlemcili ve NVIDIA Blackwell GPU’lu Supermicro sistemlerinden oluşan karma bir filo kuruldu.
- Sürdürülebilir ölçeklenme için Supermicro’nun sıvı soğutma çözümleri devreye alındı.
- Supermicro’nun modüler yapı taşı mimarisi, pazara çıkış süresini kısaltan hızlı kurulum sağladı.
Seçilen Supermicro sistemleri
Lambda, farklı iş yüklerini tek bir mimari altında toplayabilmek için birbirini tamamlayan dört platform seçti: en yeni Blackwell hızlandırıcılar, olgun Hopper nesli, yardımcı CPU düğümleri ve raf ölçeğinde NVL72 kümesi.
SYS-A21GE-NBRT10U NVIDIA HGX B200 8-GPU AI sunucusuİşlemci: Çift 5. Nesil Intel® Xeon® 8570Bellek: 3 TB DDR5GPU: NVIDIA HGX B200 8-GPU, 180 GB HBM3eÜrünü inceleyin 
SYS-821GE-TNHR8U NVIDIA HGX H200 8-GPU AI sunucusuİşlemci: Çift 4. Nesil Intel® Xeon® 8480+Bellek: 2 TB DDR5GPU: NVIDIA HGX H200 8-GPU, 141 GB HBMÜrünü inceleyin
SYS-221HE-TNR2U yardımcı hesaplama ve hizmet düğümüİşlemci: Çift 4. Nesil Intel® Xeon® 6448YBellek: 2 TB DDR5Rolü: Kümenin denetim, depolama ve hizmet katmanıKatalog dışı — talep üzerine tedarik
NVL72 rafının anatomisi
Supermicro GB200/GB300 NVL72 rafı baştan sona sıvı soğutmalı olarak tasarlandı. 18 hesaplama tepsisi, dokuz NVLink anahtarı ve soğutma altyapısı tek bir yapı taşı olarak teslim ediliyor.
- Bant içi (in-band) yönetim anahtarı
- Bant dışı (out-of-band) yönetim anahtarı
- Tepsi başına 4x NVIDIA Blackwell GPU
- Tepsi başına 2x NVIDIA Grace CPU
- Toplam 72 GPU ve 36 CPU
- 9x NVLink anahtarı
- Hesaplama tepsisi başına 4 port
- 72 GPU 1,8 TB/s hızında bağlı
- 250 kW kapasiteli CDU — yedekli PSU, çift hot-swap pompa
- 240 kW / 180 kW sıvıdan-havaya çözüm (tesis suyu gerekmez)
- NVIDIA BlueField®-3 SuperNIC
- NVIDIA Spectrum™-X ve Quantum-2
- Yeni nesil 800 Gb/s platformlarına hazır
- Supermicro uçtan uca sıvı soğutma çözümü
- Kapsamlı sahada devreye alma hizmetleri
Supermicro’nun sunucu portföyünün derinliği Lambda için bir değer. Eğitim ve çıkarım için gigawatt ölçekli AI fabrikaları kurarken, dünyanın en ileri yapay zekâ kuruluşları için üretim seviyesinde AI bulutları devreye alırken ve müşterilerimize sınırsız ölçekte talep üzerine hesaplama gücü sunmaya çalışırken; bugünün ve yarının ihtiyaçlarını karşılayan güçlü, GPU için optimize edilmiş sunucu seçenekleri olan bir iş ortağına güvenebileceğimizi biliyoruz.
Kenneth PatchettVeri Merkezi Altyapısından Sorumlu Başkan Yardımcısı, Lambda
Elde edilen kazanımlar
Yeni sunucular sıvı soğutma kullanıyor; büyük AI iş yüklerinde bile enerji verimliliği korunuyor.
Supermicro’nun modüler mimarisi sayesinde Lambda, kullanım senaryosuna göre kapasiteyi büyütüp küçültebiliyor.
1-Click Clusters ile kullanıcılar güçlü bir GPU kümesine dakikalar içinde, eskisinden çok daha hızlı erişiyor.
En yeni GPU’lar ve gelişmiş ağ teknolojileriyle Lambda, gelecek nesil AI modellerini destekleyecek şekilde konumlandı.
Altyapının müşteriye dönüşen hâli
Supermicro sunucularından oluşan yeni filo, Lambda’nın müşterilerine sunduğu hizmet yelpazesini doğrudan genişletti:
NVIDIA B200 GPU’lu ve Quantum-2 InfiniBand ağlı talep üzerine GPU kümeleri. Uzun dönemli sözleşme gerekmiyor.
Saatlik ücretlendirilen GPU örnekleri; NVIDIA H100 ve B200 seçenekleri sektörün en düşük fiyat aralıklarından biriyle sunuluyor.
Quantum-2 InfiniBand ağıyla binlerce NVIDIA H100, H200, GB200, B300 ve GB300 rezerve edilebiliyor.
En güncel açık kaynak büyük dil modellerine, hız sınırı olmayan sunucusuz bir API uç noktası üzerinden rekabetçi fiyatla erişim.
Peki bu Türkiye’de ne anlama geliyor?
Lambda’nın kullandığı ürün aileleri — HGX B200 ve H200 sunucular, GB200/GB300 NVL72 rafları, CDU ve sıvı soğutma bileşenleri — GTM Teknoloji üzerinden Türkiye’de temin edilebilir. GTM Teknoloji 2009’dan beri Supermicro’nun Türkiye distribütörü ve NVIDIA Partner Network (NPN) yetkili iş ortağıdır.
Bu ölçekteki projelerde belirleyici olan yalnızca sunucu seçimi değil; elektrik kapasitesi, soğutma altyapısı, raf yoğunluğu ve ağ topolojisi baştan birlikte planlanmalıdır. Tek raflık bir pilot kurulumdan çok raflı kümeye kadar; sistem tasarımı, boyutlandırma, tedarik, rack entegrasyonu, sahada devreye alma ve Türkçe teknik destek tek elden yürütülür.
Sık sorulan sorular
AI fabrikası (AI Factory) tam olarak nedir?
NVL72 rafı neden "tek GPU gibi" tanımlanıyor?
Bu ölçekte sıvı soğutma zorunlu mu?
Türkiye'de bu ölçekte bir kurulum mümkün mü?
Daha küçük ölçekte başlayıp büyüyebilir miyiz?
Model boyutunuzu, eş zamanlı kullanıcı sayınızı ve hedef gecikme değerlerinizi paylaşın; tek sunucudan raf ölçeğine kadar doğru yapılandırmayı birlikte belirleyelim.